---
title: "RESULTADO MENSAL"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    #vertical_layout: fill
    vertical_layout: scroll
    logo: pp.png
    social: [ "twitter", "facebook","google +", "linkedin", "pinterest" ]
    source_code: embed
    #runtime: shiny
---

```{r setup, include=FALSE}
#devtools::install_github("jeromefroe/circlepackeR")
#library(devtools)
library(flexdashboard)
library(readxl)
library(tidyr)
library(plotly)
library(ggmap)
library(RColorBrewer)
library(treemap)
library(hrbrthemes)
library(circlepackeR)
library(data.tree)
library(babynames)
library(viridis)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(DT)
#library(d3treeR)
library(chorddiag)
library(circlize)
library(igraph)
library(networkD3)

#setwd(dirname(rstudioapi::getActiveDocumentContext()$path)) #set no local onde o script está

#função criada para computar quantos dias tem o mês
numberOfDays <- function(date) {
    m <- format(date, format="%m")

    while (format(date, format="%m") == m) {
        date <- date + 1
    }

    return(as.integer(format(date - 1, format="%d")))
}

######## LEITURA DOS BANCOS DE DADOS


arquiteto <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/ARQUITETO/PROJETOS_ARQUITETO.xlsm", sheet=1)
arquiteto$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(arquiteto$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

redacao <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/REDAÇÃO/01.REDATOR.xlsm", sheet=1)
redacao$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(redacao$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

audiovisual=read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/SAULO - AUDIO VISUAL/AUDIO_VISUAL.xlsm", sheet = 1)
audiovisual$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(audiovisual$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

midias_off <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/GABI/GABI_GLPI.xlsm", sheet = 1)
midias_off$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(midias_off$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

digitais <- read_excel("C:/Users/pedro.silva/OneDrive - Sicoob/PAUTA_MARKETING/SUPORTE DE QUALIDADE/MKT  DIGITAL/PROJETOS_MKT_DIGITAL.xlsm", sheet=1)
digitais$`DATA DE ENTREGA`=as.Date(digitais$`DATA DE ENTREGA`, origin = "1899-12-30")

########

maindata=merge(arquiteto, redacao, all=T) %>% merge(audiovisual, all=T) %>% merge(midias_off, all=T) %>% merge(digitais, all=T)

maindata=maindata %>% filter(!`DATA DE ENTREGA`% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

arquitetomensal = arquiteto %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

audiovisualmensal = audiovisual %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

digitais = digitais %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

midias_off = midias_off %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

redacao = redacao %>% filter(`DATA DE ENTREGA`>=(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)) & `DATA DE ENTREGA`<(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1)))))

#comando para adicionar o mês anterior 
#(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1))

#comando + função numberOfDays para identificar o ultimo dia do mês passado
#(as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1) + numberOfDays((as.Date(cut(Sys.Date(), "month")) %m-% months(1))) - 1)

```

Arquitetura
=====================================

Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de serviços prestados pelo nucleo de arquitetura
```{r}
totalservicos=arquiteto %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio")) %>% nrow()
valueBox(value = totalservicos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de serviços prestados no ano",color = "#7DB61C")
```

### Total de serviços feitos pelo nucleo de arquitetura no mês
```{r}
servicosmensal=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = servicosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de serviços prestados no mês",color = "#00AE9D")
```

### Total de reformas de fachadas
```{r}
reformafachada=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Reforma_fachada") %>% nrow()
valueBox(value = reformafachada,icon = "fa-pencil",caption = "Reformas de fachadas feita no mês",color = "#49479D")
```

### Total de reformas de agências no mês
```{r}
reformaagencia=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA=="Reforma_Agência") %>% nrow()
valueBox(value = reformaagencia,icon = "fa-building",caption = "Reforma de agência feita no mês",color = "orange")
```

### Metros quadrados
```{r}
#"fa-user-plus"
metrosquadrados=arquitetomensal %>% filter(STATUS!="NOVO"); metrosquadrados=sum(na.omit(metrosquadrados$`METROS QUADRADOS`))
valueBox(value = metrosquadrados,icon = "fa-map",caption = "Soma das metragens no mês (m²)",color = "coral")
```

Row
-----------------------

### Serviços prestados no mês

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(arquitetomensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(arquitetomensal$`PONTO FOCAL`))

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(arquitetomensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

Row
-------------------


### Serviços prestados diariamente
```{r}
demandas_mes=arquitetomensal

teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas$year=as.Date(teste_pecas$year)

# Plot
p <- teste_pecas %>% 
  ggplot( aes(x=year, y=n, fill=Colaborador, text=n)) +
  geom_area( )+
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE)+
  #theme(legend.position="none") +
  theme_ipsum()+
  scale_x_date(date_labels = "%e %B")
  #theme(legend.position="none")

# Turn it interactive
p <- ggplotly(p, tooltip="text") %>% layout(xaxis = list(title="Dia do mês"), yaxis = list(title="Quantidade de peças"))
p
```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(arquitetomensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```



Audiovisual
=====================================

Row {data-width=150}
--------------------------------------
### Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual
```{r}
totalvideos=audiovisual %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(!CATEGORIA %in% c("Dúvidas/Envio", "Captação")) %>% nrow()
valueBox(value = totalvideos,icon = "fa-calendar",caption = "Total de vídeos feito no ano",color = "#7DB61C")
```

### Total de Vídeos feitos pelo nucleo de audiovisual no mê
```{r}
videosmensal=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% nrow()
valueBox(value = videosmensal,icon = "fa-thumbs-up",caption = "Total de vídeos feito no mês",color = "#00AE9D")
```

### Total de captações feitas
```{r}
captacao=audiovisual %>% filter(STATUS!="NOVO") %>% filter(CATEGORIA %in% "Captação") %>% nrow()
valueBox(value = captacao,icon = "fa-camera",caption = "Total de captação feita no mês",color = "#49479D")
```

### Total de minutos editados no mês
```{r}
minutoseditado=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO"); minutoseditado=sum(na.omit(minutoseditado$MINUTAGEM))
valueBox(value = minutoseditado,icon = "fa-clock",caption = "Total de minutos editados",color = "orange")
```

### Quantidade de alterações feita no mês
```{r}
alteracoes=audiovisualmensal %>% filter(STATUS!="NOVO"); alteracoes=sum(na.omit(alteracoes$`Nº DE ALTERAÇÕES`))
valueBox(value = alteracoes,icon = "fa-user-plus",caption = "Quantidade de alterações feita no mês",color = "coral")
```

Row
-----------------------

### Serviços prestados

```{r}
proporcaoprodutos=data.frame(table(audiovisualmensal$CATEGORIA))
names(proporcaoprodutos)=c("Funcionário", "Quantidade")
# Create Data
data <- data.frame(
  group=proporcaoprodutos$Funcionário,
  value=proporcaoprodutos$Quantidade
)


plot_ly(data, labels = ~group, values = ~value) %>%
  add_pie(hole = 0.6) %>%
  layout(xaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE),
         yaxis = list(showgrid = FALSE, zeroline = FALSE, showticklabels = FALSE))


```

### 10 Pontos focais que mais pedem
```{r}
pecas_acumuladas=data.frame(table(audiovisualmensal$`PONTO FOCAL`))

plot_ly(pecas_acumuladas, x = ~reorder(Var1, -Freq), y = ~Freq, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Ponto focal"), yaxis = list(title="Quantidade de peças pedidas"))

```

### 10 cooperaivas que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(audiovisualmensal$`COOPERATIVA SOLICITANTE`))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```

Row
-------------------


### Produção de vídeo no mês
```{r}
demandas_mes=audiovisualmensal

teste_pecas=data.frame(table(demandas_mes$`TÉCNICO RESPONSÁVEL`, demandas_mes$`DATA DE ENTREGA`))
names(teste_pecas)=c("Colaborador", "year", "n")
teste_pecas$year=as.Date(teste_pecas$year)

# Plot
p <- teste_pecas %>% 
  ggplot( aes(x=year, y=n, fill=Colaborador, text=n)) +
  geom_area( )+
  scale_fill_viridis(discrete = TRUE)+
  #theme(legend.position="none") +
  theme_ipsum()+
  scale_x_date(date_labels = "%e %B")
  #theme(legend.position="none")

# Turn it interactive
p <- ggplotly(p, tooltip="text") %>% layout(xaxis = list(title="Dia do mês"), yaxis = list(title="Quantidade de peças"))
p
```

### Os 10 não Pontos-focais que mais pedem

```{r}
demandas_cooperativas=data.frame(table(audiovisualmensal$`QUEM ABRIU O CHAMADO? (CASO N SEJA O PONTO FOCAL)` ))
names(demandas_cooperativas)=c("Cooperativa", "Frequência")
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% arrange(Frequência)
n=demandas_cooperativas %>% nrow()
if(n>10){
demandas_cooperativas=demandas_cooperativas %>% slice((n-10):n)
}

p <- plot_ly(demandas_cooperativas, x = ~reorder(Cooperativa, -Frequência), y = ~Frequência, type = 'bar', name = 'SF Zoo') %>%
    layout(barmode = 'group', xaxis = list(title = "Cooperativas"))

p

```